<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[singghet的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/singghet</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; singghet]]></copyright><item><title><![CDATA[秋招题目记录----SQL篇（02）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/singghet/article/details/120037000</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/singghet/article/details/120037000</guid><author>singghet</author><pubDate>Wed, 01 Sep 2021 12:35:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[题目： 统计花名册中 的重名个数的人数，并按人数降序排列
表如下图：

可以看到N1和N6都有重复，其中N6有3人，N1有2人

思路：
利用count（1）去统计name字段，再加上having 的筛选条件，满足题目要求

代码如下：
SELECT name,COUNT(1) AS "total" FROM players
GROUP BY name
HAVING COUNT(1) &gt;1
ORDER BY total DESC


结果：

总结：
有些时候 count (1) 这种写法会比窗口函数]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[秋招题目记录------SQL篇（01）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/singghet/article/details/119820503</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/singghet/article/details/119820503</guid><author>singghet</author><pubDate>Fri, 20 Aug 2021 12:01:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[SQL笔试题目-----------常考易错题(01)
题：求连续登陆天数最大的用户id和其天数
1.建表语句：
-- Table structure for dau
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `dau`;
CREATE TABLE `dau`  (
  `dt` date NULL DEFAULT NULL,
  `uid` int(0) NULL DEFAULT NULL,
  `module` varchar(255) C]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python|连接数据库|上传和下载数据]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/singghet/article/details/118711449</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/singghet/article/details/118711449</guid><author>singghet</author><pubDate>Thu, 15 Jul 2021 21:48:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[此文利用python脚本pands,pymsql,sqlalechemy 等库 连接mysql，读取下载数据库文件，进行查询、建表、上传、更新数据等操作]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python办公自动化--实现excel基本操作]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/singghet/article/details/117196695</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/singghet/article/details/117196695</guid><author>singghet</author><pubDate>Sun, 23 May 2021 20:17:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章目录前言一、适合场景+准备1.0 适用场景1.1 数据下载1.2 excel模板二、Python代码部分1.导入库2.设置时间变量和格式3.读入excel模板的xlsx文件4.读入要更新的本地的csv文件三、效果展示四、结束

前言
办公自动化—excel篇：
本文主要是为了将日常重复固定的excel操作脚本化，节约时间，减少心累的excel计算等待，还有就是爽！

如有雷同，不幸荣幸~
一、适合场景+准备
1.0 适用场景
在我的实习工作中，每天有大量重复的工作，在公司内网上跑sql，下载报表;或者.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[jupyter 画图轴标题不显示中文（显示方框）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/singghet/article/details/115448394</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/singghet/article/details/115448394</guid><author>singghet</author><pubDate>Mon, 05 Apr 2021 21:32:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[问题描述：
*使用jupyter notebook 的matplotlib 画图工具，轴标题中文只显示方框，不能正常显示 *
解决方法：
1. 下载字体（黑体）
网盘链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1wIlhSpjMmIteaJUplhS2lA
提取码：g7xy
复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦
2.找到matplotlib的字体目录，一般如下图所示

将下载的字体文件复制粘贴到这里
3.以记事本方式打开matplotlibrc

Ctrl + F 查找#fon]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Anaconda|常用命令|搭建环境]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/singghet/article/details/110761967</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/singghet/article/details/110761967</guid><author>singghet</author><pubDate>Sun, 06 Dec 2020 20:43:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[Anaconda 常用命令
每次都要百度去查命令，索性直接自己记录一下自己常用的anaconda命令
(PS:不定期更新)
常用命令：


创建新环境:conda create -n pyqt python=3.6
比如这里我创建的环境名为pyqt，python版本为3.6


进入环境：activate pyqt
这里进入刚新创建的环境pyqt


删除环境remove --name pyqt --all
不能删除当前运行的环境，可以切到base环境再删除


查询当前环境下的所有packageconda]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python|爬虫|爬取豆瓣自己账号下的观影记录并可视化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/singghet/article/details/108855267</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/singghet/article/details/108855267</guid><author>singghet</author><pubDate>Mon, 28 Sep 2020 20:11:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[提示：可以使用anaconda 创建爬虫专用的环境，再从pycharm里添加

文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结

前言
本文主要讲述了如何使用python爬取豆瓣网自己账号下的观影记录，并进行简单的分析

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
一、pandas是什么？
示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。
二、使用步骤
1.引入库
代码如下（示例）：
import numpy as np
import ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[WIN10笔记本找不到摄像头？！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/singghet/article/details/108597999</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/singghet/article/details/108597999</guid><author>singghet</author><pubDate>Tue, 15 Sep 2020 13:45:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[WIN10笔记本找不到摄像头？！
**
WIN10笔记本找不到摄像头？？
**
解决办法：
很可能是关闭了摄像头（发现更新驱动，更新硬件都没有用），使用FN+F6打开后，在左下搜索框输入相机，便成功找到并打开！

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python获取文件夹下的文件名和创建、修改时间等]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/singghet/article/details/107474482</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/singghet/article/details/107474482</guid><author>singghet</author><pubDate>Mon, 20 Jul 2020 21:59:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[利用python编写脚本，获取文件夹下的大量文件名，创建时间等信息，并将其保存为csv文件]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于RSS时间序列的室内定位（机器学习）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/singghet/article/details/105596457</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/singghet/article/details/105596457</guid><author>singghet</author><pubDate>Sat, 18 Apr 2020 13:15:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[基于RSS时间序列的室内定位
前言：
如果你看过我的前两篇博客，就对我的前期数据处理工作有所了解，这篇博客，主要讲述了，搭建简单神经网络模型，进行训练测试等环节。训练集已经在上个博客中得到，测试集是直接随机从原始数据中提取，并进行归一化操作，细节部分在下文中会提到。
1.导入模块和训练集和测试集
1.1导入模块
import torch
from torch import nn
import to...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用pandas、numpy对csv数据取均值和归一化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/singghet/article/details/105243782</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/singghet/article/details/105243782</guid><author>singghet</author><pubDate>Wed, 01 Apr 2020 14:18:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[用pandas、numpy对csv数据取均值和归一化
1.导入模块，读取数据
import pandas as pd
import numpy as np
file = pd.read_csv('H:/Ex 1.5.csv',   index_col=False, header=0, chunksize=10, iterator=True, usecols=(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用Python(pandas库)处理csv数据]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/singghet/article/details/104935345</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/singghet/article/details/104935345</guid><author>singghet</author><pubDate>Wed, 18 Mar 2020 13:11:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[(注：本文写于做毕设期间，有处理大量csv文件的需要，故使用python强大的库资源来处理数据，希望对有需要的你提供帮助和启发）
使用Python(pandas)处理数据
原始数据和处理之后的样式
图中为一个csv文件，待处理的csv文件总共有2410个

原始数据
处理样式
1.导入os、pandas和numpy库
import os
import pandas as pd
import num...]]></description><category></category></item></channel></rss>